scrapy-redis实现分布式爬虫

一介绍

原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（存放Request对象及其回调函数等信息）+本机的去重队列（存放访问过的url地址）

所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis，
然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式的关键就是三点：

#1、共享队列
#2、重写Scheduler，让其无论是去重还是任务都去访问共享队列
#3、为Scheduler定制去重规则（利用redis的集合类型）

以上三点便是scrapy-redis组件的核心功能

#安装：
pip3 install scrapy-redis

#源码：
D:python3.6Libsite-packagesscrapy_redis

二、scrapy-redis组件

使用分布式爬虫步骤

1、安装

# pip3 install scrapy-redis

2、爬虫继承RedisSpider，（原来继承Spider）

import scrapy
from cnblogs.items import CnblogsMysqlItem
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider


class CnblogSpider(RedisSpider):
    name = 'cnblog'
    allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
    redis_key = 'myspider:start_urls'
    # start_urls = ['http://www.cnblogs.com/']

    def parse(self, response):
        # 爬取cnblogs文章，把标题连接地址和文章内容保存到mysql，连续爬取n页
        article_list = response.css('.post-item')
        for article in article_list:
            item = CnblogsMysqlItem()
            title = article.css('.post-item-title::text').extract_first()
            title_url = article.css('.post-item-title::attr(href)').extract_first()
            summary = article.css('.post-item-summary::text').extract_first()
            # 将解析到的数据封装至items对象中,注意：不支持item.title = title方式
            item['title'] = title
            item['title_url'] = title_url
            item['summary'] = summary
            # 要继续爬取详情
            # callback如果不写，默认回调到parse方法
            # 如果写了，响应回来的对象就会调到自己写的解析方法中
            # meta将参数传到回调函数
            yield scrapy.Request(title_url, callback=self.parser_detail, meta={'item': item})

        # 查找当前页是否存在下一页
        pager = response.xpath('//div[@class="pager"]')
        next_page = pager.xpath('.//a[last()]/text()').extract_first()
        # print(next_page)
        if next_page is ">":
            next_page_url = pager.xpath('.//a[last()]/@href').extract_first()
            next_page_url_full = 'https://www.cnblogs.com%s' % next_page_url
            print(next_page_url_full)
            yield scrapy.Request(next_page_url_full, callback=self.parse)
            # yield scrapy.Request(next_page_url_full, callback=self.parse)

    def parser_detail(self, response):

        item = response.meta.get('item')

        # item哪里来
        content = response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
        item['content'] = content
        print(item)
        yield item

3、不能写start_urls，需要写redis_key，具体见2

4、setting中配置：

# 使用scrapy-redis的去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 使用scrapy-redis的Scheduler
# 分布式爬虫的配置
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"


# 持久化的可以配置，也可以不配置
# 开启管道
ITEM_PIPELINES = {
    # 'cnblogs.pipelines.CnblogsFilePipeline': 300,
    'cnblogs.pipelines.CnblogsMysqlPipeline': 305,
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 299
}

# 默认scrapy-redis链接redis是127.0.0.1：6379，如果想改见下面配置
REDIS_HOST = 'localhost'                            # 主机名
REDIS_PORT = 6379                                   # 端口
#REDIS_PASS = 'redisP@ssw0rd'                 # 密码
REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'       # 连接URL（优先于上面三行配置）
REDIS_PARAMS  = {}                                  # Redis连接参数
REDIS_PARAMS['redis_cls'] = 'myproject.RedisClient' # 指定连接Redis的Python模块
REDIS_ENCODING = "utf-8"                            # redis编码类型

示例启动三个进程演示：

5、现在要让爬虫运行起来，需要去redis中以myspider:start_urls为key，插入一个起始地址

# lpush myspider:start_urls https://www.cnblogs.com/

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二、scrapy-redis组件

使用分布式爬虫步骤

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